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Camille
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Lieux du cours
À propos de Camille
*****Séries Temporelles*****
- Processus aléatoires Stationnaires
- Corrélogramme
- Test de racine unitaire
- Processus ARMA
- Tests de Non stationnarité
- Estimation, Prévision des Processus ARMA
- Représentation VAR-VECM et cointégration
***** Applications sous SAS, STATA, SPSS, EVIEWS*****
Docteur en Economie Gestion, Grande expérience (8 ans dans le domaine des cours particuliers), Bon sens pédagogique, Motivation des étudiants, Méthodologie et bons résultats, propose des cours particuliers d'économétrie des séries temporelles, d'économétrie, des cours sous SAS, STATA, EVIEWS, cours d'analyse des données et de statistiques et probabilités pour les étudiants de Licence - Master Universitaires, les étudiants des Prépas aux écoles de commerce.
*****Séries Temporelles*****
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- Représentation VAR-VECM et cointégration
***** Applications sous SAS, STATA, SPSS, EVIEWS*****
*****Econométrie*****
- Le modèle de régression simple : définition du terme aléatoire, moindres carrés ordinaires (MCO), estimation des paramètres, erreur et résidu, propriétés des estimateurs
- Hypothèses et construction des tests : hypothèse de normalité des erreurs, test de Student, intervalle de confiance
- Equation et tableau d’analyse de la variance : équation d’analyse de la variance, tableau d’analyse de la variance, prévision du modèle de régression simple
- Le modèle de régression multiple : le modèle linéaire général, estimation et propriétés des estimateurs, qualité de l’ajustement
- Les tests statistiques : Student, Fisher, l’analyse de la variance, test de significativité globale d’une régression, utilisation des variables indicatrices
- Prévision à l’aide du modèle linéaire général : intervalle de prévision, tests de stabilité, test de spécification de Ramsey
- Multicolinéarité et sélection du modèle optimal, corrélation simple, corrélation partielle et multiple, tests de détection de multicolinéarité, sélection du modèle optimal
- L’autocorrélation des erreurs : présentation du problème, estimateurs des Moindres Carrées Généralisés (MCG)
- Détection de l’autocorrélation des erreurs, procédures d’estimation dans le cas d’autocorrélation des erreurs, méthode de Cochrane-Orcutt
- Méthode du balayage : Hildreth-Lu, méthode du Maximum de vraisemblance
- L’hétéroscédasticité : présentation du modèle, correction de l’hétéroscédasticité, tests de détection de l’hétéroscédasticité, test ARCH
- Modèles à erreurs sur les variables : variables entachées d’erreurs, méthode des variables instrumentales, test d’exogénéité d’Hausman, méthode des moments généralisés
- Le modèle de régression simple : définition du terme aléatoire, moindres carrés ordinaires (MCO), estimation des paramètres, erreur et résidu, propriétés des estimateurs
- Hypothèses et construction des tests : hypothèse de normalité des erreurs, test de Student, intervalle de confiance
- Equation et tableau d’analyse de la variance : équation d’analyse de la variance, tableau d’analyse de la variance, prévision du modèle de régression simple
- Le modèle de régression multiple : le modèle linéaire général, estimation et propriétés des estimateurs, qualité de l’ajustement
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À propos du cours
- Tous niveaux
- Français
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Français
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Tarifs
Tarif
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